1. 模型训练里你怎么在全参微调和 LoRA 之间做选择这个问题我一般不会只从显存够不够来答，而是会结合任务复杂度、分布偏移程度和上线方式来讲。全参微调的优点是表达空间更大，适合任务分布和原模型差异比较大的场景，比如领域知识很重、输出风格和推理路径都要明显改造的时候，它更容易学到深层适配；LoRA 这类 PEFT 方法更适合成本敏感、实验迭代快、模型版本频繁切换的场景，特别是多任务并行或者多租户配置时，管理上会轻很多。如果任务本质上是在原模型能力基础上做轻量偏移，比如格式约束、领域术语补强、特定工具调用习惯，LoRA 往往就够了。反过来，如果发现训练后模型虽然会答，但深层行为模式改不动，比如推...

0实习的阶段，不玻璃心，求拷打，我觉得春招是26届我的最后一次入场机会了，但反响平平。只有一两个通过初筛，后续就没有了

真约不到实习，我真服了，27届。求求大佬帮忙看看简历，是不是项目太简单了需要换个项目。想去银行科技想找个后端开发实习扩充一下秋招的实习经历。

被拷打麻了，发面经攒人品自我介绍你对拼多多了解多少？拼多多的工作时间和工作强度你了解吗能接受吗？java中的arraylist和linkedlist有什么区别它们线程安全吗？什么时候适合用linkedlist，什么时候适合用arraylist？他们线程不安全，如果想用一个线程安全的列表，怎么办？说一下CopyonWriteArraylist、vector、Collections.synchronizedList(arrayList)的原理分别是什么讲一下synchronized的原理synchronized是公平锁吗？synchronized和ReentrantLock的区别如果想用公平锁怎么...